最近陆续有一些朋友想学Processing了,掐指一算自己入坑Processing已经一年有余了,虽然由于各种原因实际学习时间可能只有几十个小时,总之感觉也踩了不少的坑,但也有了一些的入门经验总结。最近空了又开始重拾Processing的学习,希望能和大家一同学习、分享和成长。
上一篇文章:填坑!完结娱乐圈明星关系图谱 发布后,古柳印象里过往留下的坑貌似只剩下 图像检索(一):因缘际会与前瞻 的后续实践代码(原文里给了参考代码链接)和在豆瓣Top250电影海报上的尝试效果了。
但仅仅用这些武器弹药,还不够,仅仅能够在画布上打出这些基本图元,威力还不够大,我们需要再使用一些装备增强我们的战斗力,这样我们才能在画布上打出艺术感的画面。
发布于 2018-08-05 06:24 更新于 2018-09-01 00:15
Arduino与Processing之间的通讯能够突破鼠标键盘的束缚,创造出个能多惊艳的作品。 下文为Arduino(控制电位器)与Processing通讯的案例。
最近在郎师兄推荐下初步了解了一下processing互动编程艺术,真是美轮美奂,直接跪了。今天我用Scratch也做了一个互动的小作品,自我感觉挺好(大神勿喷~),跟大家分享下。
媒介和技术的发展使设计艺术打破了原本界限:从静到动到可交互,从二维到三维到沉浸体验,技术结合设计形成的审美价值在未来是无止境的。视觉设计师们普遍形成了不断从文化、艺术中汲取风格和元素,采用计算机设计软件结合自定义传达内容在媒介载体上传播的工作模式。然而设计软件赋予了设计绚丽的视觉语言却也限制了内在的可能性:设计在不断反复之前出现的文化浪潮,许多设计因软件功能出现了泛同质化难以应对复杂多变的应用场景。现有的设计语言不够丰富,而生成艺术的发展优化了设计创造力的新路径。正如维拉·莫尔纳所言:“这听起来可能很矛盾
小菜:老鸟,我在 openprocessing 网站上看到了一个作品,点赞数蛮多的,作品也挺有意思。
小菜的读者中有使用 p5js 进行学习和创作的,私信我想了解下 p5js 除了 Processing 软件的 p5js 模式,还有什么编辑器可以用。
老鸟:tile 是瓷片的意思,就是在瓷片中画线,最终形成的线条具有一定的艺术美感。我在用 processing 绘制瓷片线,这就是 tiled lines,咋样,好看不?
导读 数据可视化是数据描述的图形表示,旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计,也在于其通过对细节的优雅展示,能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。上上期,我们给大家着重介绍了20款较为优秀的数据可视化工具,想必大家已经认识到数据可视化在大数据行业的无比重要性。本期,我们将继续带领大家领略数据可视化之美。 EMC中国研究院 王天青 学习任何一门技术或者知识,笔者喜欢先学习理论,然后在实践中联系理论。就如人类在哲学上的三个终极问题:你是谁?你
声明:本文仅代表原作者观点,仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。
文章主要介绍了如何使用 R 语言进行数据可视化。首先介绍了 R 语言的特点和适用场景,然后讲解了 R 语言的数据可视化功能,包括绘制各种图形的基本要素、常用函数和可视化软件。文章还通过实际例子展示了如何使用 R 语言进行数据可视化,并介绍了利用这些可视化方法可以解决的问题。
编者按:学习安卓,当然需要一个硬件平台,如果你不怕把自己的手机搞坏、变砖,那么弄一套开源硬件平台就是必不可少的,回想起来,我弄过好几块android的开源开发板了。 Arduino,是一个基于开放原始
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也
Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
导读:大数据时代,得数据者得天下。巧妇难为无米炊,拥有数据却不知道如何利用,就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤,一直被广泛应用。冷冰冰的数据,经过可视化技术的加工,便酒曲入瓮般幻
这些天很多朋友都开始陆陆续续的返岗上班了,小菜再次祝愿小菜的读者朋友们 2022 虎年虎虎生威,诸事顺利,心想事成!
日常我们开发时,我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题(踩坑o(╯□╰)o),这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列,这里整理汇总后分享给大家,让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我,我看看其能否给大家解决。
在 WPF 中,框架可以分为两个部分,一个是渲染,另一个是交互。交互的入口是在 InputManager 里面,而实际的交互实现需要通过渲染布局和交互的路由事件才能完成。在输入管理提供了调度事件的方法,这个方法可以被传入路由事件,传入的路由事件将会被调度到路由事件指定的元素上进行触发。本文告诉大家如何模拟调度一个触摸事件
两种职业所需的背景知识、学习路径、成长曲线都不一样。一个需要理性地看待世界,从现实的约束条件下寻求解决问题的最优方案,另一个需要发散想法、打破边框,找到自然中那些能够感动人心的事物带给大众。
为啥突然来讲这个主题,源自于小菜的交流群中有朋友问到了一个效果的实现思路,这个效果在https://www.patrik-huebner.com/ideas/60s-swiss-recursive-poster-series/[1]这里。它的具体效果是这样的:
ML07-Fangyex/徐方烨-Designer / Creative coder
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新媒体管家 大数据时代,你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗?有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢?为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,小编整理了50款可以用来做数据可视化
上篇文章古柳写了下关于念念不忘三年的颜色可视化的超长文,整个流程涉及: python 爬b站 api 李子柒数据、搭配 you-get 下载视频、ffmpeg 批量视频抽帧、node.js get-image-colors 模块抽图片颜色,d3.js 颜色可视化。
2018年7月15日到20日,计算机语言学的顶级会议 ACL 2018 在澳大利亚的墨尔本召开,7月18日,随着ACL 2018最佳论文奖和终生成就奖的颁奖结束,ACL主会结束,接下来两天则进入Workshop环节。
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
亲爱的读者,你是否也有在特定场景使用的非常便捷的软件,欢迎评论区留言给我们,和大家分享这些使工作得心应手、效率百倍的瞬间!
O'Reilly Beautiful系列的电子书都是相当不错的文章合集,不仅可以扩大我们的市场,还可以装逼~~。 很多年前,有一本叫《代码之美》的书预售的时候,我发现了这本书,然后买了。 这本书也是
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源,涵盖内容与形式也是非常丰富,接下来人工智能头条还会继续努力,分享更多更好的新资源给大家,也期待能与大家多多交流,一起成长。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | FAIZAN SHAIKH 编译 | 曹翔,寒小阳,Aileen 神经网络取得了长足的进步,目前识别图像和声音的水平已经和人类相当,在自然语言理解方面也达到了很好的效果。但即使如此,讨论用机器来自动化人类任务看起来还是有些勉强。毕竟,我们做的不仅仅是识别图像和声音、或者了解我们周围的人在说什么,不是吗? 让我们看一些需要人类创造力的例子: 通过学习大数据文摘过去的文章,训练一个可以撰写文章并将数据科学概念以非常简单的方式向社区解释的人工智能作者 你不能从著名画家那
在大数据时代,离不开数据的处理和分析,这次来介绍一下数据可视化,在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts,它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
来源:DataCastle数据城堡(ID:DataCastle2016)、大数据分析和人工智能(ID:datakong)
今天小菜的#processing源码分析系列给大家带来的是一个文字气泡抖动的效果实现原理解析。
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数据分析中一个渐趋普遍的趋势是将相互关联的数据作为网络进行分析。网络分析不仅仅是查看数据的属性,还会关注数据和最终产出之间的结构关联。我们的重点是理解这些网络。网络总是难以进行可视化和导航,而且最大的问题是很难找到与任务相关的模式。
我们经常在社交网站上会看到一些生成艺术使用的视频或者 GIF 展示,不过不知道读者有没有仔细观察过有些视频和 GIF,他们的开头和结尾是无缝衔接的,或者说在某个时间点又开始重复循环。
大数据时代,需要工具实现数据可视化,需要倚仗大数据可视化工具,这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的,也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
如果说计算机的理论基础,归功于图灵,计算机的工程实现,归功于冯诺依曼设计的计算机体系。那么商用计算机的研制,尤其是硬件,头号功臣应该是 IBM,软件的头号功臣,应该是 Bell Labs,因为 Bell Labs 发明了 Unix 操作系统和 C 语言。
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
❖ Excel:Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
如果仅仅是使用它们,不考虑它们内部的技术细节,把每一个硬件当做一个函数来看会是一个很好的方法。
MERIT DEM a high accuracy global DEM at 3 arc second resolution (~90 m at the equator) produced by eliminating major error components from existing DEMs (NASA SRTM3 DEM, JAXA AW3D DEM, Viewfinder Panoramas DEM). MERIT DEM separates absolute bias, stripe noise, speckle noise and tree height bias using multiple satellite datasets and filtering techniques. After the error removal, land areas mapped with 2 m or better vertical accuracy were increased from 39% to 58%. Significant improvements were found in flat regions where height errors larger than topography variability, and landscapes such as river networks and hill-valley structures became clearly represented.
网页演示:https://desertsx.github.io/dataviz-in-action/02-eschers-gallery/index.html
9月2日 Opensae 最近交易数据显示,Art Blocks 截至目前的总交易额已突破 233849 Eth 约 8.6 亿美元 ,创下历史新高,交易者数量突破2万。8月27日,Art Blocks 铸造的艺术品 Ringer #879以 568.5 万美元(1.8K ETH)价格成交,是历史上交易额第三高的 NFT 收藏品。
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